Hallo und herzlich willkommen in Mudgal, um sie zu erledigen. Jetzt werden wir uns darauf vorbereiten, mit der Implementierung unserer KI
zu beginnen.
Und wie üblich müssen wir als erstes den richtigen Vater als Arbeitsverzeichnis festlegen.
Also machen wir das jetzt, damit wir weitergehen können, was interessanter ist.
So wie üblich starte ich auf meinem Desktop und gehe dann zu meiner künstlichen Intelligenz, die den
Ordner dann moduliert.
Und da gehen wir zu dem, das wir als Arbeitsverzeichnis festlegen müssen.
Also lass uns das jetzt machen, wir klicken auf diese beiden, aber hier starten wir den Kernel neu und dann ja.
Und es geht los.
Wir haben jetzt den richtigen Ordner als Arbeitsverzeichnis.
So können Sie jetzt sehen, dass wir vier Fouls haben, eigentlich dreitausend Ordner in diesem
Arbeitsverzeichnisordner.
Beginnen wir mit dem ersten.
Der erste Weg ist so oder so.
Das ist natürlich die Datei, die unsere künstliche Intelligenz enthalten wird, und das ist nichts anderes als diese
Datei hier.
Das ist die KIW, auf die ich gestoßen bin, in der alles umgesetzt wird, was mit dem Aufbau einer KI und insbesondere
mit dem Aufbau einer KI zusammenhängt.
Q mehr lernen.
Im Grunde haben wir also das große Abenteuer.
Dann haben wir noch ein paar andere Feltz, wir haben den zweiten Stock.
Deshalb setze ich dieses Mal die Erfahrung separat ein, nur weil wir sie bereits implementiert haben und jetzt wollen wir
uns auf das Neue konzentrieren.
Und glauben Sie mir, wir haben mit dieser neuen künstlichen Intelligenz viele neue Dinge zu tun, denn wir wollen nicht
nur eine KI bauen, sondern auch eine KI, die das Schicksal besiegt.
Sie können sich also vorstellen, dass dies etwas fortgeschrittenen Code erfordert, also keine Sorgen.
Wir haben einen großen Code, der auf uns wartet, und Sie werden viele neue Tricks lernen.
Deshalb verbessert dieser Replay-Trick, den Sie bereits kennen und an den ich erinnere, das Training erheblich.
Nun, lassen Sie es uns in dieser Erfahrung, die wir gespielt haben, getrennt betrachten, so dass wir uns jetzt auf
alle neuen Techniken und Tricks konzentrieren können, die auf uns warten.
Alles klar und dann haben wir die Bildvorverarbeitung, die ich gefunden habe.
Das ist also eine weitere Python-Datei, die sich um die Vorverarbeitung von Bildern kümmert, weil Sie
dies wissen oder ich werde Augen haben, und dies deshalb, weil die Eingabezustände nicht mehr durch einen Vektor codiert werden.
Diesmal sind die Eingangszustände jedoch die Bilder.
Die erste Schicht des großen neuronalen Netzwerks, die entstehen wird, wird die Augen sein, und
dies werden die Faltungsschichten des neuen Faltungsnetzes sein, um sicherzustellen, dass diese Bilder als Eingaben des neuronalen Faltungsnetzes
akzeptiert werden.
Nun, wir müssen sie vorverarbeiten, und so sorgt dieser Fout für die Vorverarbeitung dieser Bilder, damit sie in
das neuronale Netzwerk gelangen können.
Deshalb habe ich dieses Ventil getrennt, weil es nicht direkt mit der KI zusammenhängt.
Und wieder möchten wir das Maximum unseres Gehirns in Erinnerung behalten und uns auf alles konzentrieren, was mit
der KI zusammenhängt.
Deshalb legen wir dies gesondert fest, damit wir auch nur in einem Blitzlicht vorverarbeiten können und für den Rest
etwas Energie sparen können.
Sie können es sich anschauen, wenn Sie möchten, und Sie haben auch die tiefen Kerne.
Nun können Sie sich die praktischen Tutorials ansehen.
Wir sprechen über Bildverarbeitung.
Nun, wieder wollen wir uns wirklich auf das Auge konzentrieren.
Vertrauen Sie mir, wir haben viel zu tun und schließlich den letzten Ordner.
Nun, das ist der Videosordner.
Im Moment ist dieser Ordner leer, wie Sie sehen können.
Wenn wir den Code ausführen, werden diesem Ordner jedoch einige Videos des apelin Doom hinzugefügt.
Das wird sehr spannend, denn wir werden auf einigen Videos sehen, wie gut die KI ist.
Wir werden also sehen, wie die KI die Monster tötet und versucht, auf das Ziel zu rennen.
Sie werden sehen, dass dies ziemlich aufregend sein wird.
Natürlich werden die ersten Videos sehr schlecht sein, da das Auge noch nicht viel trainiert wird und es sehr
schnell abgetötet werden wird. Dann werden Sie jedoch feststellen, dass das Auge mit dem Fortschreiten des Trainings immer besser
wird und schließlich besser wird schaffen es einige Monster zu töten, die nicht getötet werden.
Und hoffentlich können wir es erreichen.
Also gut, lasst uns zu unserer AFL zurückkehren, die nur eine ist.
Und wie Sie sehen, habe ich bereits alle zentralen Bibliotheken und Pakete importiert, die wir zum
Abspielen benötigen.
Werfen wir also einen kurzen Blick auf sie, und natürlich haben wir keine, weil wir mit
Arrays arbeiten.
Das ist unvermeidlich.
Dann haben wir natürlich geredet, weil wir die KI mit einer Taschenlampe implementieren.
Dann haben wir den Brenner und ein Modul, das alle Werkzeuge enthält, um ein neuronales Netzwerk zu implementieren.
Das Modul enthält beispielsweise die Faltungsschichten, die Teil unseres zukünftigen neuronalen Netzwerks
sein werden.
Dann haben wir das und dann das Funktionspaket, das eine Verknüpfung hat und alle Funktionen enthält, die in einem
neuronalen Netzwerk verwendet werden.
In der Regel verwenden die Aktivierungsfunktionen einige gleichrichtende Aktivierungsfunktionen, aber auch einige Pooling-Funktionen für die
neuronalen Netzwerke des Unternehmens, und alle diese Funktionen sind in funktionalen Funktionen enthalten.
Dann haben wir noch etwas vor, was natürlich für Optimierer ist. Ich denke, wir
werden einen Addon-Optimierer verwenden. Dieser Optimierer ist in ihm enthalten und dann die Besten der Besten
Die Stärke von all dem ist, weil dies die dynamischen Graphen enthält, die
es erlauben, sehr schnelle Berechnungen der Gradienten durchzuführen, sogar den Gradienten der
Kompositionsfunktionen.
Wir werden es also definitiv verwenden.
Wie für den Soldaten im Auto.
Aber vertrauen Sie mir für Dume, wir werden es sehr brauchen.
Ich denke, das ist alles für die wesentlichen Bibliotheken, dann müssen wir einige Pakete importieren, die sich auf Open
Agent und Doom beziehen.
Natürlich importieren wir Jim, dann importieren wir einige Wrapper-Module der Gen-Bibliothek. Einer dieser Wrapper
ist der Kyp-Wrapper.
Das heißt im Grunde, alle Tools und Umgebungen von Jim zu importieren.
Und schließlich haben wir dieses Paket, das wir importieren müssen und das in direktem Zusammenhang damit steht.
Und das ist der tatsächliche Raum und zwei diskrete Elemente des Doom-Wrappers, der im Wesentlichen die Umgebung des Doom
und insbesondere die Aktionen enthält, die gespielt werden können.
Die Anzahl der Aktionen für dieses spezielle Spiel, die wir spielen werden.
Und ich erinnere daran, dass es sechs Abschnitte gibt, die sich nach links bewegen, nach rechts drehen, nach links drehen,
nach rechts gehen und vorwärts schießen.
Also gut, das ist im Grunde das, was Sie für Doom importieren müssen.
Und schließlich müssen wir natürlich unsere zwei internen Dateien importieren.
Wir haben ein reines Whyfor-Erlebnis gespielt.
Wir spielen eine Bildvorverarbeitung ab, um die Bilder vorzuverarbeiten, die nichts anderes als die Bilder des Bildschirms
sind.
Wenn Sie das Spiel spielen, werden diese Bilder vorverarbeitet und in Nichtzahler umgewandelt, die in ein bestimmtes Format umgewandelt werden, und
dann werden sie zu dem neuen Bild weitergeleitet, das die Convolutional-Einstellung für eines war, das in Ordnung war.
Ich denke, jetzt waren wir bereit, mit der großen Implementierung dieser KI zu beginnen. Nun ist es sehr wichtig für mich, Ihnen zu sagen, dass dies
mich zu dem sehr wichtigen Punkt dieses Munjal führt, da Sie wissen, dass ich Ihnen gesagt habe,
dass wir einen großen haben Implementierung wartet auf uns.
Damit wir uns nicht verlieren, brauchen wir eine gute Struktur.
Und so habe ich die Struktur bereits hervorgehoben.
Wir werden dies in zwei Teilen umsetzen.
Im ersten Teil geht es um den Aufbau der KI.
Hier werden wir das Gehirn des Ai-Ai im Gehirn machen.
Wie Sie verstanden haben, ist es nichts anderes als das neuronale Netzwerk.
Sie kennen dieses große CNN, das aus einigen Faltungsschichten und dann aus vollständig verbundenen Schichten besteht, um
die Ausgaben vorherzusagen.
Es gibt immer noch die Schlüsselwerte und dann machen wir den Körper der KI.
Und das ist die neue Darstellung, die ich Ihnen bringe.
Und das ist wieder nicht verloren gehen.
Sie werden sehen, dass je weiter wir mit dem Code fortfahren, desto mehr wird die Struktur sichtbar und alles wird
am Ende Sinn ergeben.
Und um sicherzustellen, dass dies sinnvoll ist, benötigen wir eine Darstellung der KI.
Dieser erste Teil des KI-Aufbaus besteht im Wesentlichen aus drei Abschnitten.
Im ersten Abschnitt geht es darum, das Gehirn zu schaffen, das das neuronale Netzwerk ist.
Der zweite Abschnitt befasst sich mit der Herstellung des Körpers.
Und ich nenne es den Körper, weil dies der Teil ist, der der KI sagt, wie sie die Aktion spielen soll.
Sie wissen also zuerst, dass Sie das Gehirn haben, das die Bilder erkennt und die q-Werte vorhersagt.
Aber dann müssen Sie angeben, wie die KI die Aktion spielen soll und dass sie dies mit ihrem Wert tut, wie es ein
menschlicher Körper tun würde.
Der Körper wird also der Teil sein, in dem wir die Methode zum Spielen der Aktion angeben.
So war zum Beispiel bei unserem selbstfahrenden Auto das Gehirn ein neuronales Netzwerk, das wir aufgebaut haben, und der Körper war, wie
die Aktion gespielt wurde.
Das ist mit der nächsten Methode von Saft.
Und hier ist es das Gleiche, wir werden ein Gehirn machen und wir werden einen Körper schaffen, der
die Aktion spielt.
Ich lasse es dich herausfinden.
Der entscheidende Punkt dabei ist jedoch, dass wir über einen sehr strukturierten Code verfügen, so dass Sie nicht
nur einen Schritt zurückgehen und wirklich verstehen können, was vor sich geht, sondern Sie können ihn auch als
Framework verwenden, wann immer Sie möchten AI für andere Zwecke.
Gut.
Und nach dem Bau der.
Im ersten Teil werden wir zum zweiten Teil übergehen, in dem es darum geht, die Faltung hier und dort umzusetzen, und
wieder verschiedene Abschnitte haben werden.
Und einer von ihnen wird natürlich die KI trainieren.
Ich kann es also kaum erwarten, mich jetzt damit zu beschäftigen.
Wir fangen offensichtlich mit einer an und beginnen mit dem Gehirn unserer KI.
Also kann ich bis dahin nicht warten.
AI.